[發(fā)明專利]醫(yī)用人機(jī)交互輔助系統(tǒng)及含該程序的計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010691420.4 | 申請日: | 2020-07-17 |
| 公開(公告)號: | CN111832656A | 公開(公告)日: | 2020-10-27 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張立華;謝媛媛;杜洋濤;董志巖 | 申請(專利權(quán))人: | 復(fù)旦大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06F9/50;G06F40/30;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京紀(jì)凱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11245 | 代理人: | 陸惠中;王永偉 |
| 地址: | 200433 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 醫(yī)用 人機(jī)交互 輔助 系統(tǒng) 程序 計(jì)算機(jī) 可讀 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種醫(yī)用人機(jī)交互輔助系統(tǒng),包括處理器、存儲器和若干傳感器,其特征是還包括執(zhí)行如下步驟的程序:
由所述傳感器輸入多模態(tài)傳感信息;
對多模態(tài)傳感信息進(jìn)行融合計(jì)算,獲得融合后的多模態(tài)信息;
對多模態(tài)信息進(jìn)行語義理解和分析;
將分析結(jié)果利用交互式方法進(jìn)行系統(tǒng)反饋。
2.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)用人機(jī)交互輔助系統(tǒng),其特征是還包括若干分布式設(shè)備,多模態(tài)信息融合后,將融合的多模態(tài)信息分配給所述分布式設(shè)備進(jìn)行分布式邊緣計(jì)算。
3.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)用人機(jī)交互輔助系統(tǒng),其特征是所述傳感器包括獲取視覺信息的紅外攝像頭、獲取語音信息的超聲波設(shè)備、獲取力學(xué)信息的壓力傳感器和陀螺儀。
4.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)用人機(jī)交互輔助系統(tǒng),其特征是所述對多模態(tài)傳感信息進(jìn)行融合計(jì)算的具體步驟是:
首先,將輸入的多模態(tài)傳感信息利用系統(tǒng)標(biāo)定算法對場景進(jìn)行一個自標(biāo)定;
其次,將標(biāo)定完成的信息輸入事先訓(xùn)練完成的信息配準(zhǔn)深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多模態(tài)信息配準(zhǔn);
最后,將配準(zhǔn)完成后的多模態(tài)信息利用融合算法提取深層次的特征信息構(gòu)成多模態(tài)融合信息。
5.如權(quán)利要求4所述的醫(yī)用人機(jī)交互輔助系統(tǒng),其特征是所述語義理解和分析的具體步驟是:
利用事先訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對每個分布式設(shè)備中的多模態(tài)融合信息進(jìn)行特征提取;
利用主成分分析方法對特征中的主要特征進(jìn)行辨別;
計(jì)算提取的主成分特征相對于原始特征的損失,并將信息一起輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò);
對多模態(tài)信息進(jìn)行時序理解,獲得具有時空分辨率的行為語義信息。
6.一種包含程序的計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其特征是所述程序包括如下步驟:
由若干傳感器輸入多模態(tài)傳感信息;
對多模態(tài)傳感信息進(jìn)行融合計(jì)算,獲得融合后的多模態(tài)信息;
對獲取的多模態(tài)信息進(jìn)行語義理解和分析;
將分析結(jié)果利用交互式方法進(jìn)行系統(tǒng)反饋。
7.如權(quán)利要求6所述的計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其特征是所述對多模態(tài)傳感信息進(jìn)行融合計(jì)算的具體步驟是:
首先,將輸入的多模態(tài)傳感信息利用系統(tǒng)標(biāo)定算法對場景進(jìn)行一個自標(biāo)定;
其次,將標(biāo)定完成的信息輸入事先訓(xùn)練完成的信息配準(zhǔn)深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多模態(tài)信息配準(zhǔn);
最后,將配準(zhǔn)完成后的多模態(tài)信息利用融合算法提取深層次的特征信息構(gòu)成多模態(tài)融合信息。
8.如權(quán)利要求6所述的計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其特征是所述語義理解和分析的具體步驟是:
利用事先訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對每個分布式設(shè)備中的多模態(tài)融合信息進(jìn)行特征提取;
利用主成分分析方法對特征中的主要特征進(jìn)行辨別;
計(jì)算提取的主成分特征相對于原始特征的損失,并將信息一起輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò);
對多模態(tài)信息進(jìn)行時序理解,獲得具有時空分辨率的行為語義信息。
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